Redis監控
客戶端和伺服器連線正常，返回PONG
redis> PING
PONG
# 客戶端和伺服器連線不正常(網路不正常或伺服器未能正常執行)，返回連線異常
redis 127.0.0.1:6379> PING
Could not connect to Redis at 127.0.0.1:6379: Connection refusedRedis 監控最直接的方法就是使用系統提供的 info 命令，只需要執行下面一條命令，就能獲得 Redis 系統的狀態報告。
redis-cli info
返回 Server、Clients、Memory、Persistence、Stats、Replication、CPU、Keyspace 8個部分。從info大返回結果中提取相關資訊，就可以達到有效監控的目的。
各個引數含義
# Server
redis_version:2.8.8 # Redis 的版本
redis_git_sha1:00000000
redis_git_dirty:0
redis_build_id:bf5d1747be5380f
redis_mode:standalone
os:Linux 2.6.32-220.7.1.el6.x86_64 x86_64
arch_bits:64
multiplexing_api:epoll
gcc_version:4.4.7 #gcc版本
process_id:49324 # 當前 Redis 伺服器程式id
run_id:bbd7b17efcf108fdde285d8987e50392f6a38f48
tcp_port:6379
uptime_in_seconds:1739082 # 執行時間(秒)
uptime_in_days:20 # 執行時間(天)
hz:10
lru_clock:1734729
config_file:/home/s/apps/RedisMulti_video_so/conf/zzz.conf# Clients
connected_clients:1 #連線的客戶端數量
client_longest_output_list:0
client_biggest_input_buf:0
blocked_clients:0# Memory
used_memory:821848 #Redis分配的記憶體總量
used_memory_human:802.59K
used_memory_rss:85532672 #Redis分配的記憶體總量(包括記憶體碎片)
used_memory_peak:178987632
used_memory_peak_human:170.70M #Redis所用記憶體的高峰值
used_memory_lua:33792
mem_fragmentation_ratio:104.07 #記憶體碎片比率
mem_allocator:tcmalloc-2.0# Persistence
loading:0
rdb_changes_since_last_save:0 #上次儲存資料庫之後，執行命令的次數
rdb_bgsave_in_progress:0 #後臺進行中的 save 操作的數量
rdb_last_save_time:1410848505 #最後一次成功儲存的時間點，以 UNIX 時間戳格式顯示
rdb_last_bgsave_status:ok
rdb_last_bgsave_time_sec:0
rdb_current_bgsave_time_sec:-1
aof_enabled:0 #redis是否開啟了aof
aof_rewrite_in_progress:0
aof_rewrite_scheduled:0
aof_last_rewrite_time_sec:-1
aof_current_rewrite_time_sec:-1
aof_last_bgrewrite_status:ok
aof_last_write_status:ok# Stats
total_connections_received:5705 #執行以來連線過的客戶端的總數量
total_commands_processed:204013 # 執行以來執行過的命令的總數量
instantaneous_ops_per_sec:0
rejected_connections:0
sync_full:0
sync_partial_ok:0
sync_partial_err:0
expired_keys:34401 #執行以來過期的 key 的數量
evicted_keys:0 #執行以來刪除過的key的數量
keyspace_hits:2129 #命中key 的次數
keyspace_misses:3148 #沒命中key 的次數
pubsub_channels:0 #當前使用中的頻道數量
pubsub_patterns:0 #當前使用中的模式數量
latest_fork_usec:4391# Replication
role:master #當前例項的角色master還是slave
connected_slaves:0
master_repl_offset:0
repl_backlog_active:0
repl_backlog_size:1048576
repl_backlog_first_byte_offset:0
repl_backlog_histlen:0# CPU
used_cpu_sys:1551.61
used_cpu_user:1083.37
used_cpu_sys_children:2.52
used_cpu_user_children:16.79# Keyspace
db0:keys=3,expires=0,avg_ttl=0 #各個資料庫的 key 的數量，以及帶有生存期的 key 的數量記憶體使用
如果 Redis 使用的記憶體超出了可用的實體記憶體大小，那麼 Redis 很可能系統會被殺掉。針對這一點，你可以通過 info 命令對 used_memory 和 used_memory_peak 進行監控，為使用記憶體量設定閥值，並設定相應的報警機制。當然，報警只是手段，重要的是你得預先計劃好，當記憶體使用量過大後，你應該做些什麼，是清除一些沒用的冷資料，還是把 Redis 遷移到更強大的機器上去。
持久化
如果因為你的機器或 Redis 本身的問題導致 Redis 崩潰了，那麼你唯一的救命稻草可能就是 dump 出來的rdb檔案了，所以，對 Redis dump 檔案進行監控也是很重要的。可以通過對rdb_last_save_time 進行監控，瞭解最近一次 dump 資料操作的時間，還可以通過對rdb_changes_since_last_save進行監控來獲得如果這時候出現故障，會丟失（即已改變）多少資料。
Keys
通過獲取Keyspace中的結果得到各個資料庫中key的數量
QPS
即每分鐘執行的命令個數，即：(total_commands_processed2-total_commands_processed1)/span，為了實時得到QPS，可以設定指令碼在後臺執行，記錄過去幾分鐘的total_commands_processed。在計算QPS時，利用過去的資訊和當前的資訊得出QPS的估計值。